基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

《系统工程学报》投稿须知

本刊是中国系统工程学会会刊(双月刊),主要刊登系统工程理论、方法和应用诸方面的学术论文、综述及研究简报等文章.来稿要求未在其它公开发行的刊物或会议论文集上发表过.来稿应注意如下事项:1.思想新颖,观点明确,文字精炼,论证严密,不得泄露国家机密.2.用正式的国标简体字,横排书写,文字清晰,标点符号规范合理.     

例析数学分析习题课中无穷小量结论的应用

借助讲授数学分析教材课后习题的过程中总结出的无穷小量间的等价关系的结论,示范解答若干极限问题,以阐释数学分析课程的习题课对该门课程的教与学都有重要助益。     

一维离散平均曲率方程Neumann问题解的存在性

用紧向量场方程的解集连通理论给出一维离散平均曲率方程Neumann问题的上下解方法, 并给出其解的存在性结果.     

习近平生态文明思想的理论来源及创新

习近平生态文明思想是基于工业文明带来的严重生态破坏的充分认识,并结合中国国情提出的具有中国特色的生态文明思想。既继承和发展了马克思主义关于人与自然关系的学说,也融合与发扬了中国传统文化中所蕴涵的生态智慧。习近平生态文明思想理论创新主要有和谐自然观、绿色发展观、生态民主观和全球生态观四个方面,关乎到新的生态理念如何确立、新的生态发展模式如何形成、新的生态制度如何制定等一系列当前及今后生态文明建设的关键性问题,并逐一通过全面而深入探讨后做出相应的策略性部署,确为全球生态治理贡献出了中国智慧,因此,习近平生态文明思想实现了理论创新,具有深远的战略意义。     

加速寿命数据的贝叶斯建模与分析

在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。     

考虑非税收入的税制结构对经济增长的影响以新疆为例

为研究新疆地区税制结构以及非税收入对经济增长的影响,建立了包含税收结构与非税收入的内生增长理论模型,并依据新疆1994～2018年度政府税收收入、非税收入以及地区生产总值(GDP)的数据构建了向量自回归模型(VAR),通过脉冲响应分析和方差分解分析研究了各变量的显著性和动态效应.研究结果表明:新疆地区资本税总体上有利于经济增长,劳动税对经济增长有抑制作用,消费税有略微负向影响,非税收入长期内不利于经济增长.因此新疆地方政府应该加强所得税相关政策实施监管,注重制造业发展困境,并加大非税收入的管理公开度.     

中国开源软件生态构建的风险及对策

基于双层嵌入理论和知识溢出理论构建了E-TOMSDECT分析模型,对当前中国开源软件生态构建所面临的风险进行系统性剖析,并结合对全球开源软件生态构建经验的类化分析提出相关对策.分析发现,当前中国开源软件生态构建主要存在关键核心技术支撑与生态运营模式掌握薄弱、生态建设主体动力不足、在国际开源生态中主导权较弱且面临多维度安全风险、软硬件协同发展能力较弱、软件价值评估体系扭曲、生态运营专业性人才匮乏以及国际经验的利用潜能未能完全释放等风险.建议尽快聚焦新兴领域打造"三位一体"开源生态主导核心,同时加强软硬协同整体规划,构建开源软件生态的安全风险评估和应急防控机制,加大开源软件生态构建的人才培养与引进力度.     

基于XGBoost的房价预测优化（英文）

客观来说，房价受到诸多因素的制约，正因如此，房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余，在实际场景中很难确定重要特征，提出了一种创新的数据预处理方式，并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理，然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中，Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程，能够准确地评判“冗余”特征，而XGB模型在提高预测效果的同时，也囿于其泛化能力下降，无法稳定地反映特征重要性.因此，本文利用RF模型处理冗余数据，并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集（"House Prices-Advanced Regression Techniques"）上进行了实验，测试结果显示，XGB回归模型最终的回归精度R²为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R²分别为79.2%和78.7%.实验证明，该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时，为充分体现模...